在 Dymola 中编译大数组答案

【问题标题】：Compile large array in Dymola在 Dymola 中编译大数组
【发布时间】：2019-12-17 02:56:40
【问题描述】：

请考虑以下小型 Modelica 模型和功能：

model VectorizeDemo
  parameter Integer na=5;
  final parameter Integer nb=2*na;
  final parameter Real a[na] = {2*i for i in 1:na};
  final parameter Real b[nb] = {3*i for i in 1:nb};
  Real c[na];
  Real d[na,nb];

protected 
  function myFun
    input Real A;
    input Real B;
    output Real C;
  algorithm 
    C:=tanh(A)*sin(B);
  end myFun;

equation 
  c = sin(a);
  //d = myFun(a,b);
  // inner loop first
  d = {myFun(a[i], b[j]) for j in 1:nb, i in 1:na};
end VectorizeDemo;

这将在 Dymola 中编译和模拟，但是查看 dsmodel.c 中的 C 代码，每个数组元素都被声明为一个新变量：

...
DeclareVariable("d[4, 10]", "", 38.0, 0.0,0.0,0.0,0,513)
DeclareVariable("d[5, 1]", "", 13.0, 0.0,0.0,0.0,0,513)
DeclareVariable("d[5, 2]", "", 16.0, 0.0,0.0,0.0,0,513)
DeclareVariable("d[5, 3]", "", 19.0, 0.0,0.0,0.0,0,513)
...

所以，如果我通过设置 na=1000 来增加数组大小，我将声明 1000*2000 个变量。显示的示例仍然可以编译，即使它需要很长时间，但我更复杂的用例在编译器 warning C4049: compiler limit, terminating line number emission 或 C1002 compiler is out of heap space 时失败。

旁注：较大的示例也需要几分钟的时间来检查，并且在模拟之后，在变量浏览器中展开变量时，GUI 将被阻塞很长时间。

是否有任何解决方法，例如重写我的代码或设置一些标志？临时增加堆空间？我只需要运行一次模型。对正在发生的事情的任何见解也将不胜感激。使用 Dymola 2020 和 VisualStudio 2017。

【问题讨论】：

经过思考，ScalableTestsuite 中的这个例子似乎也做了同样的事情：github.com/casella/ScalableTestSuite/blob/master/…
C1002 compiler is out of heap space 错误有时可以通过Advanced.CompileWith64 = 2 在 64 位模式下使用 Dymola 并可能还关闭其他应用程序（Chrome、Outlook 等）或使用具有更多内存的其他计算机来避免。跨度>

标签： arrays compiler-errors modelica dymola

【解决方案1】：

是的，至少在 Dymola 2020（可能还有更早的版本）中可以初步避免编译问题如下：

Real d[na,nb] annotation(__Dymola_HideArray=true);

但是，也可能存在其他可能性 - 该示例并未完全阐明其预期用途。特别是我注意到'd'可以被评估并且根本不被使用。

【讨论】：

真正的用例是为验证创建图，评估很好，从 .mat 文件中隐藏不是。
很好的注释。是否等同于 Dymola 用户手册 2 中记载的 HideArray？
@marco 是的，在 annotation-names 前面添加 _Dymola 只是为了符合标准。

【解决方案2】：

默认情况下，所有 Modelica 编译器都会将所有数组（有一些例外，例如函数记录中的数组）扩展为标量。 OpenModelica 在前端和后端开始了一些非扩展数组的工作。看： http://www.ep.liu.se/ecp/157/071/ecp19157071.pdf

【讨论】：

【解决方案3】：

IIRC，Modelica 规范的某些部分是以需要对所有变量进行标量化的方式编写的。这在很多情况下不是必需的，但对于索引减少的一些常见情况来说更简单。对于某些离散 PDE 的情况，这似乎特别没有必要。

【讨论】：